一种虚拟电厂优化调控方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及电力技术领域，尤其涉及一种虚拟电厂优化调控方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.在构建以新能源为主体的新型电力系统背景下，需要以灵活可调资源为主的虚拟电厂参与新能源消纳，因此，开展虚拟电厂的负荷调控研究具有着重要的意义。
3.目前，现有的关于虚拟电厂源荷调控优化方法主要有三种：群体建模优化法、单体建模集中式优化以及单体建模分布式优化。群体建模优化法将所有同类源荷建模为一个整体，这种方法未考虑源荷个体差异性带来的优化调节灵活性，同时也很难保证每个源荷调控越限。虚拟电厂的源荷规模庞大，以单个电源或负荷为单位的集中优化不仅依赖集中调度的中心节点，还存在计算维度大、难以快速求解的难题，受限的计算速度难以保证实时调度的需要。单体建模分布式优化在迭代求解过程中，依赖于相邻分区间频繁交换边界节点的耦合变量，导致通信网拓扑被限制与电网拓扑严格一致，一旦任一固定的通信链路故障，分布式计算便无法继续，在实际的通信系统非理想的背景下，其可靠性面临巨大挑战。


技术实现要素：

4.本发明提供了一种虚拟电厂优化调控方法、装置、设备及存储介质，解决了现有虚拟电厂集群优化技术难以兼顾优化效果和求解效率的问题，在考虑单个资源特性的同时减少了问题维度，降低了求解难度，降低了控制维度与信息交互量级，同时保证了优化效果。
5.第一方面，本公开实施例提供了一种虚拟电厂优化调控方法，包括：
6.获取至少两个负荷侧资源的基准负荷；
7.根据所述基准负荷确定每两个负荷侧资源之间的调节特性吻合度；
8.对所述至少两个负荷侧资源进行资源聚合，并根据所述调节特性吻合度对预先构建的虚拟电厂进行优化调控。
9.第二方面，本公开实施例提供了一种虚拟电厂优化调控装置，包括：
10.负荷值获取模块，用于获取至少两个负荷侧资源的基准负荷；
11.吻合度确定模块，用于根据所述基准负荷确定每两个负荷侧资源之间的调节特性吻合度；
12.电厂优化调控模块，用于对所述至少两个负荷侧资源进行资源聚合，并根据所述调节特性吻合度对预先构建的虚拟电厂进行优化调控。
13.第三方面，本公开实施例提供了一种电子设备，包括：
14.至少一个处理器；以及
15.与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
16.存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述第一方面实施例提供的虚拟电厂优化调控方
法。
17.第四方面，本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令用于使处理器执行时实现上述第一方面实施例提供的虚拟电厂优化调控方法。
18.本发明实施例的虚拟电厂优化调控方法、装置、设备及存储介质，通过获取至少两个负荷侧资源的基准负荷；根据所述基准负荷确定每两个负荷侧资源之间的调节特性吻合度；对所述至少两个负荷侧资源进行资源聚合，并根据所述调节特性吻合度对预先构建的虚拟电厂进行优化调控。上述技术方案，解决了现有虚拟电厂集群优化技术难以兼顾优化效果和求解效率的问题，基于资源调控特性计算吻合度并分类聚合，在考虑单个资源特性的同时减少了问题维度，降低了求解难度，降低了控制维度与信息交互量级，同时保证了优化效果。
19.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
20.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
21.图1是本发明实施例一提供的一种虚拟电厂优化调控方法的流程图；
22.图2是本发明实施例二提供的一种虚拟电厂优化调控方法的流程图；
23.图3是本发明实施例二提供的一种虚拟电厂优化调控方法中涉及调节特性的调节特性曲线图；
24.图4是本发明实施例三提供的一种虚拟电厂优化调控装置的结构示意图；
25.图5是本发明实施例四提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
26.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
27.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”和“目标”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
28.实施例一
29.图1是本发明实施例一提供的一种虚拟电厂优化调控方法的流程图，本实施例可适用于对虚拟电厂的资源调节潜力进行优化调控的情形，该方法可以由虚拟电厂优化调控装置来执行，该装置可以采用硬件和/或软件的形式实现。
30.如图1所示，该方法包括：
31.s101、获取至少两个负荷侧资源的基准负荷。
32.在本实施例中，负荷侧资源可以理解为用于构建虚拟电厂的资源，包括分布式可再生风光能源设备、储能系统、可控负荷、电动汽车以及空调集群等。在电网日负荷曲线上，平均负荷以上的部分为尖峰负荷，最小负荷以下的部分为基准负荷，平均负荷与最小负荷的之间的部分为中间负荷。确定基准负荷的目的是为用户的需求响应性能提供公平评价的基础，给用户以经济激励或处罚，促使更多的用户实施需求响应，为资源规划、方案规划和经济效益合算提供依据，最终实现电力系统经济可靠运行。本实施例中的基准负荷可以理解为在未对虚拟电网进行优化调控时，电网中负荷侧资源的负荷总和。
33.具体的，获取至少两个负荷侧资源中，每个负荷侧资源对应的基准负荷。
34.s102、根据基准负荷确定每两个负荷侧资源之间的调节特性吻合度。
35.在本实施例中，调节特性吻合度可以理解为两个负荷侧资源的调节特性之间的吻合程度。
36.具体的，根据每个负荷侧资源的基准负荷确定出负荷侧资源对应的调节潜力，并基于调节潜力确定出负荷侧资源对应的调节特性，基于每负荷侧资源对应的调节特性，确定出每两个负荷侧资源之间的调节特性吻合度。
37.可以理解的是，负荷侧资源对应的调节特性可以以调节特性曲线的方式体现，也可以以其他方式体现，本实施例对此不设限定。当采用拟合调节特性曲线的方式体现负荷侧资源的调节特性时，调节特性吻合度的确定方式为计算两调节特性曲线之间的吻合度。
38.s103、对至少两个负荷侧资源进行资源聚合，并根据调节特性吻合度对预先构建的虚拟电厂进行优化调控。
39.在本实施例中，虚拟电厂可以理解为一种预先构建的虚拟电厂模型，是一种通过先进信息通信技术和软件系统，实现分布式电源(distributed generator，dg)、储能系统、可控负荷、电动汽车等分布式能源资源(distributed energy resource，der)的聚合和协调优化，以作为一个特殊电厂参与电力市场和电网运行的电源协调管理系统。虚拟电厂概念的核心可以总结为“通信”和“聚合”。虚拟电厂的关键技术主要包括协调控制技术、智能计量技术以及信息通信技术。虚拟电厂最具吸引力的功能在于能够聚合der参与电力市场和辅助服务市场运行，为配电网和输电网提供管理和辅助服务。
40.具体的，根据应用场景或电力市场的需求(例如虚拟电厂的预期发电量)，进行负荷资源的聚合，将调节特性吻合度较高的负荷侧资源聚合在一起，形成资源聚合组。构建相对于资源聚合组的目标函数，根据调节特性吻合度求解目标函数，根据求解结果确定出对虚拟电厂进行调控的调控指令，基于调控指令对预先构建的虚拟电厂进行优化调控，提升虚拟电网的资源调节潜力。
41.在本实施例中，通过获取至少两个负荷侧资源的基准负荷；根据基准负荷确定每两个负荷侧资源之间的调节特性吻合度；对至少两个负荷侧资源进行资源聚合，并根据调
节特性吻合度对预先构建的虚拟电厂进行优化调控。上述技术方案，解决了现有虚拟电厂集群优化技术难以兼顾优化效果和求解效率的问题，基于资源调控特性计算吻合度并分类聚合，在考虑单个资源特性的同时减少了问题维度，降低了求解难度，降低了控制维度与信息交互量级，同时保证了优化效果。
42.实施例二
43.图2是本发明实施例二提供的一种虚拟电厂优化调控方法的流程图，本实施例是对上述任一实施例的进一步优化，可适用于对虚拟电厂的资源调节潜力进行优化调控的情形，该方法可以由虚拟电厂优化调控装置来执行，该装置可以采用硬件和/或软件的形式实现。
44.如图2所示，该方法包括：
45.s201、获取至少两个负荷侧资源的基准负荷。
46.s202、根据基准负荷确定对应的负荷侧资源的调节潜力。
47.在本实施例中，负荷侧资源的调节潜力可以理解为单个负荷侧资源参与虚拟电厂调控时的可调潜力，以功率为单位。
48.具体的，负荷侧资源参与构建虚拟发电厂时，最直观的特性参数是资源的调节潜力及其可控时间，调节潜力与控制时间存在对应关系，本实施例中的调节潜力p
load
，是在这一段控制时间内，每一时刻的控制效果都至少能达到p
load
，这保证了负荷侧资源调节的持续稳定。因此，单个负荷侧资源参与虚拟电厂控制的函数如下式：
49.式中，p
load
表示负荷侧资源的调节潜力，n表示控制周期总数，j表示第j个控制周期，pb为基准负荷，即未调节时的负荷总和，p
σ
为所有调整后负荷功率之和。对于该函数，是为了在n个控制周期内，保证调节量最小的周期也能达到可调潜力p
load
，使负荷控制的效果持续稳定。
50.s203、根据调节潜力和调节时间确定对应的负荷侧资源的调节特性。
51.在本实施例中，调节时间可以理解为单个负荷侧资源参与虚拟电厂调控时的可控时间，以分钟为单位。负荷侧资源的调节特性可以理解为负荷侧资源能够在可控时间内参与虚拟电厂调控的可调潜力，是根据调节潜力与调节时间所确定的，其中，负荷侧资源的调节特性可以以曲线的形式呈现。
52.具体的，图3是本发明实施例二提供的一种虚拟电厂优化调控方法中涉及调节特性的调节特性曲线图。单个负荷侧资源在计算调节特性时，决策变量组需要寻优，保证在控制周期内，有最大的调节量。随着控制周期n取值变大，则可得到单个资源较长控制周期时的调节潜力；当控制周期内的时间间隔越短，则得到的调节潜力结果越高，最终得到负荷侧资源的可调潜力与可控时间的拟合曲线趋势如图3所示，将负荷侧资源的调节潜力与调节时间的关系曲线称为负荷侧资源的调节特性曲线。
53.s204、根据每两个负荷侧资源的调节特性确定两负荷侧资源之间的调节特性吻合度。
54.在本实施例中，选择不同负荷侧资源的调节特性曲线，对预设数量个调节周期点的调节潜力值进行比较，根据比较结果确定每两个负荷侧资源之间的调节特性吻合度。
55.可选的，根据每两个负荷侧资源的调节特性确定两负荷侧资源之间的调节特性吻
合度，包括：
56.s2041、根据第一负荷侧资源的第一调节特性确定在周期点位置的第一调节潜力。
57.在本实施例中，第一负荷侧资源可以理解为参与虚拟电厂调控的任一负荷侧资源，第一调节特性可以理解为第一负荷侧资源对应的调节特性，第一调节潜力可以理解为在第一负荷侧资源的调节特性曲线上，周期点位置时间所对应的可调潜力功率值。
58.具体的，根据第一负荷侧资源的第一调节特性，确定出第一负荷侧资源在第一调节特性的调节特性曲线上，预设数量个周期点位置所对应的预设数量个可调潜力功率值。
59.s2042、根据第二负荷侧资源的第二调节特性确定在周期点位置的第二调节潜力。
60.在本实施例中，第二负荷侧资源可以理解为参与虚拟电厂调控的，除第一负荷侧资源以外的任一负荷侧资源，第二调节特性可以理解为第二负荷侧资源对应的调节特性，第二调节潜力可以理解为在第二负荷侧资源的调节特性曲线上，周期点位置时间所对应的可调潜力功率值。
61.具体的，根据第二负荷侧资源的第二调节特性，确定出第二负荷侧资源在第二调节特性的调节特性曲线上，预设数量个周期点位置所对应的预设数量个可调潜力功率值。
62.s2043、根据第一调节潜力和第二调节潜力确定第一负荷侧资源和第二负荷侧资源之间的调节特性吻合度。
63.在本实施例中，针对预设数量个第一调节潜力和第二调节潜力，分别确定出相同的周期点位置对应的第一调节潜力和第二调节潜力的吻合度。其中，计算吻合度的方式可以是计算曲线范函数，或者曲线某段内的数值积分，本实施例对此不设限定。
64.具体的，对于多种负荷侧资源进行聚合，本技术按下式计算吻合度：
[0065][0066]
即选择不同负荷侧资源的调节特性曲线，u个调节周期点的调节潜力值进行比较：式中ε
ij
为资源i和资源j之间的吻合度，y
ix
为资源i调节特性曲线中调节周期点x的调节潜力，y
jx
为资源j调节特性曲线中调节周期点x的调节潜力，上述公式可以较简单的比较两条调节特性曲线的吻合度。吻合度越高，则ε
ij
越大。
[0067]
s205、根据预设聚类算法对至少两个负荷侧资源进行资源聚合，形成资源聚合组。
[0068]
在本实施例中，预设聚类算法是预先设定的用于实现资源聚合的聚类算法，例如可以是凝聚的分层聚类法。资源聚合组可以理解为聚合后的各个负荷侧资源所组成的组合。在资源聚合组中包括聚类的多个负荷侧资源。
[0069]
具体的，在得到单个负荷侧资源的调节特性曲线后，根据应用场景或电力市场的需求，进行负荷资源的聚合，通过计算多条曲线的调节特性吻合度，将调节特性吻合度高的，即调节特性曲线接近的负荷侧资源根据凝聚的分层聚类法聚合在一起，形成资源聚合组，直至满足终止条件。
[0070]
可以理解的是，终止负荷侧资源聚合的终止条件为负荷侧资源的负荷调节潜力大于或等于虚拟电厂的总目标发电量，如下式所示：式中，m为聚合后组内的负荷侧资源的总数；负荷资源i的负荷调节潜力，为虚拟电厂的总目标发电量。
[0071]
根据预设聚类算法对至少两个负荷侧资源进行资源聚合，聚合后的负荷侧资源组能满足虚拟电厂的预期发电量；聚合后的负荷侧资源组特性参数类似，便于集中控制；能使聚合组的资源种类数m尽量小，即调用的资源种类数少，减小对用户的影响。
[0072]
s206、构建资源聚合组对应的目标函数，根据调节特性吻合度求解目标函数，形成针对资源聚合组的资源调控指令。
[0073]
在本实施例中，资源聚合组对应的目标函数可以理解为用于确定资源调控量的函数。资源调控指令可以理解为根据目标函数的求解结果确定的对虚拟电厂根据资源调控量进行调控的指令。
[0074]
具体的，构建资源聚合组对应的目标函数，目标函数为：式中，ε
ij
为资源i和资源j之间的吻合度，是m个数中，任取两个数的所有组合的个数；m为聚合后组内的负荷侧资源的总数。根据调节特性吻合度求解目标函数，获得求解结果，求解结果为资源聚合组中的所有资源聚合在一起对虚拟电厂的资源调控量，根据资源调控量形成针对资源聚合组的资源调控指令。
[0075]
s207、以负荷侧资源响应潜力的评估结果作为调控范围，在调控范围内根据资源调控指令对预先构建的虚拟电厂进行优化调控。
[0076]
在本实施例中，负荷侧资源潜力的评估结果可以理解为虚拟电厂的响应潜力评估结果，是虚拟电厂能够承受的最大范围的资源调控的评估结果，包括基于负荷特性的评估结果和基于时间尺度的评估结果。
[0077]
具体的，根据负荷侧资源响应潜力的评估结果确定虚拟电厂的最大可承受调控范围，以此为虚拟电厂的调控范围，在调控范围内根据资源调控指令对预先构建的虚拟电厂进行优化调控。可以理解的是，当根据资源调控指令进行调控后的功率值大于调控范围时，按调控范围最大值对虚拟电厂进行调控，以保证虚拟电厂运行安全性。
[0078]
在本实施例中，通过获取至少两个负荷侧资源的基准负荷；根据基准负荷确定对应的负荷侧资源的调节潜力；根据调节潜力和调节时间确定对应的负荷侧资源的调节特性；根据每两个负荷侧资源的调节特性确定两负荷侧资源之间的调节特性吻合度；根据预设聚类算法对至少两个负荷侧资源进行资源聚合，形成资源聚合组；构建资源聚合组对应的目标函数，根据调节特性吻合度求解目标函数，形成针对资源聚合组的资源调控指令；以负荷侧资源响应潜力的评估结果作为调控范围，在调控范围内根据资源调控指令对预先构建的虚拟电厂进行优化调控。上述技术方案，解决了现有虚拟电厂集群优化技术难以兼顾优化效果和求解效率的问题，综合了集中式控制和分布式控制的优势，采用基于用户负荷特性与多时间尺度的需求响应潜力评估指标体系，精准评估可调负荷与电源潜力，基于资源调控特性构建虚拟电厂调控资源，降低了控制维度与信息交互量级，保证了资源的多样性并满足各自运行约束，同时保证了优化效果；基于资源调控特性计算吻合度并分类聚合，在考虑单个资源特性的同时减少了问题维度，降低了求解难度。从宏观和微观两个角度阐述用户侧多种资源潜力分析方法，提出了多种需求响应资源的动态聚合方法，建立虚拟电厂内部各项资源的动态聚合模型。
[0079]
作为实施例的第一可选实施例，在上述实施例基础上，本第一可选实施例还优化
增加了负荷侧资源响应潜力的评估结果的确定步骤，包括：
[0080]
a1)将基于负荷特性的资源响应潜力作为第一评估指标，确定虚拟电厂的第一评估结果。
[0081]
在本实施例中，第一评估指标可以理解为基于负荷特性的资源响应潜力，第一评估结果可以理解为在第一评估指标下，虚拟电厂的最大运行范围值。
[0082]
其中，所述基于负荷特性的资源响应潜力至少包括负荷的响应速度、响应功率、持续时间以及响应时段。
[0083]
具体的，为了对用户或用户设备(负荷侧资源)的调控潜力进行合理分析和评估，确定用户或用户设备参与需求侧响应的负荷特性新指标，确定负荷的响应速度、响应功率、持续时间、响应时段以及操作人员输入的响应时段、提前通知时间、最小削减间隔时间约束、削减次数、不确定水平。
[0084]
其中，响应速度可以理解为负荷决定响应到完成负荷削减或中断所用的时间；响应功率可以理解为负荷参与需求侧响应后削减或中断的功率；持续时间可以理解为需求侧响应过程中负荷可持续削减或中断的时间；响应时段可以理解为负荷设备处于运行状态，且该负荷有意愿进行需求侧响应的时段；提前通知时间可以理解为在实施需求响应之前要通知用户提前做好工作进程和日计划等用电安排的时间，提前时间越早，用户做准备的时间越充分，对用户的影响越小，但预测事故发生的精确度也越低；最小削减间隔时间约束可以理解为需求侧资源连续实施需求响应的间隔具有最小时间限值；削减次数可以理解为需求侧资源在调度周期内实施需求响应的次数。
[0085]
具体的，响应容量c
ap
根据需求响应过程中达到的功率最大值/最小值与功率基准值之差确定，如下式所示：c
ap
＝p
1-p0，式中，p1为功率最大值/最小值，p0为功率基准值。响应持续时间τ
dur
根据需求响应过程中从功率达到最大值/最小值开始到用户舒适度达到极限为止所持续的时间确定，如下式所示：τ
dur
＝t
2-t1，式中，t1为功率达到最大值/最小值的时间，t2为用户舒适度达到极限的时间。响应速率r
ate
根据需求响应过程中，从起始时刻到功率达到最大值/最小值过程中的功率变化率确定，如下式所示：式中，t0为起始时刻。
[0086]
b1)将基于时间尺度的资源响应潜力作为第二评估指标，确定虚拟电厂的第二评估结果。
[0087]
在本实施例中，第二评估指标可以理解为基于负荷特性的资源响应潜力，第二评估结果可以理解为在第二评估指标下，虚拟电厂的最大运行范围值。
[0088]
其中，所述基于时间尺度的资源响应潜力至少包括对象参与率、补偿电价差异率、潜力密度以及潜力容积率。
[0089]
具体的，多时间尺度的需求响应潜力评估体系从时间尺度衡量各个阶段需求侧资源潜力的特性，结合操作人员输入的年度、月度、日前尺度内的需求响应数据情况，确定潜力评价指标，包括对象参与率、补偿电价差异率、潜力密度以及潜力容积率
[0090]
其中，对象参与率可以理解为用户实际参与数与问卷返回数的比值，用于衡量用户在需求响应项目执行过程中的实际参与意向，该指标的计算有利于直观获取用户对于该需求响应项目的评价，从而为后续的项目设计与调整做出指导。补偿电价差异率可以理解
为项目实行区域与时段内的单位响应容量实际补偿电价与预期补偿变价的差异，补偿电价差异率的计算有利于比较不同地区、不同时段的需求响应潜力的经济价值以及聚合商的项目实施成本，以及在后续的项目设计中作为响应项目支出的参考标准。需求响应潜力密度可以理解为需求响应项目中聚合体响应总容量与聚合体内用户数的比值，通过需求响应潜力密度不仅可以确定出各区域单位密度响应潜力的大小，还可以从行业尺度对比农工商的差异性。需求响应潜力容积率可以理解为用户实际响应容量平均值与用户上报响应容量的比值，由于用户的预计响应行为会收到诸多非需求响应因素的影响，因此需求响应潜力容积率可以体现区域内响应资源的实际响应能力以及用户的执行能力。
[0091]
具体的，用户参与率ε根据指用户实际参与数与用户总数的比值确定，如下式所示：式中，n
τr
为实际参与需求响应的用户数量，n为用户总数。
[0092]
补偿电价差异率θ为项目实行区域与时段内的单位响应容量实际补偿电价与预期补偿电价的差异，如下式所示：式中，r
tr
为单位响应容量实际补偿电价，r为预期补偿电价。潜力密度ρ为需求响应潜力密度是指需求响应项目中聚合体响应总容量与聚合体内用户数的比值，如下式所示：式中，p
tr
为需求响应项目中聚合体响应总容量。潜力容积率γ为需求响应潜力容积率是指用户实际响应容量与用户上报响应容量的比值。如下式所示：式中，p为用户上报响应容量。
[0093]
实施例三
[0094]
图4是本发明实施例三提供的一种虚拟电厂优化调控装置的结构示意图。如图4所示，该装置包括：
[0095]
基准负荷确定模块31，用于获取至少两个负荷侧资源的基准负荷；
[0096]
吻合度确定模块32，用于根据所述基准负荷确定每两个负荷侧资源之间的调节特性吻合度；
[0097]
电厂优化调控模块33，用于对所述至少两个负荷侧资源进行资源聚合，并根据所述调节特性吻合度对预先构建的虚拟电厂进行优化调控。
[0098]
本技术方案采用的虚拟电厂优化调控装置，解决了现有虚拟电厂集群优化技术难以兼顾优化效果和求解效率的问题，基于资源调控特性计算吻合度并分类聚合，在考虑单个资源特性的同时减少了问题维度，降低了求解难度，降低了控制维度与信息交互量级，同时保证了优化效果。
[0099]
可选的，所述吻合度确定模块32，包括：
[0100]
调节潜力确定单元，用于根据所述基准负荷确定对应的负荷侧资源的调节潜力；
[0101]
调节特性确定单元，用于根据所述调节潜力和调节时间确定对应的负荷侧资源的调节特性；
[0102]
吻合度确定单元，用于根据每两个负荷侧资源的调节特性确定两负荷侧资源之间的调节特性吻合度。
[0103]
可选的，所述吻合度确定单元，具体用于：
[0104]
根据第一负荷侧资源的第一调节特性确定在周期点位置的第一调节潜力；
[0105]
根据第二负荷侧资源的第二调节特性确定在周期点位置的第二调节潜力；
[0106]
根据所述第一调节潜力和所述第二调节潜力确定第一负荷侧资源和第二负荷侧资源之间的调节特性吻合度。
[0107]
可选的，所述电厂优化调控模块33，具体用于：
[0108]
根据预设聚类算法对所述至少两个负荷侧资源进行资源聚合，形成资源聚合组；
[0109]
构建所述资源聚合组对应的目标函数，根据所述调节特性吻合度求解所述目标函数，形成针对所述资源聚合组的资源调控指令；
[0110]
以负荷侧资源响应潜力的评估结果作为调控范围，在调控范围内根据所述资源调控指令对预先构建的虚拟电厂进行优化调控。
[0111]
可选的，所述电厂优化调控模块33还用于：
[0112]
将基于负荷特性的资源响应潜力作为第一评估指标，确定虚拟电厂的第一评估结果；
[0113]
将基于时间尺度的资源响应潜力作为第二评估指标，确定虚拟电厂的第二评估结果。
[0114]
可选的，所述基于负荷特性的资源响应潜力至少包括负荷的响应速度、响应功率、持续时间以及响应时段。
[0115]
可选的，所述基于时间尺度的资源响应潜力至少包括对象参与率、补偿电价差异率、潜力密度以及潜力容积率。
[0116]
本发明实施例所提供的虚拟电厂优化调控装置可执行本发明任意实施例所提供的虚拟电厂优化调控方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
[0117]
实施例四
[0118]
图5示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备40的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
[0119]
如图5所示，电子设备40包括至少一个处理器41，以及与至少一个处理器41通信连接的存储器，如只读存储器(rom)42、随机访问存储器(ram)43等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器41可以根据存储在只读存储器(rom)42中的计算机程序或者从存储单元48加载到随机访问存储器(ram)43中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram 43中，还可存储电子设备40操作所需的各种程序和数据。处理器41、rom 42以及ram 43通过总线44彼此相连。输入/输出(i/o)接口45也连接至总线44。
[0120]
电子设备40中的多个部件连接至i/o接口45，包括：输入单元46，例如键盘、鼠标等；输出单元47，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元48，例如磁盘、光盘等；以及通信单元49，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元49允许电子设备40通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
[0121]
处理器41可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器41
的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器41执行上文所描述的各个方法和处理，例如虚拟电厂优化调控方法。
[0122]
在一些实施例中，虚拟电厂优化调控方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元48。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 42和/或通信单元49而被载入和/或安装到电子设备40上。当计算机程序加载到ram 43并由处理器41执行时，可以执行上文描述的虚拟电厂优化调控方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器41可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行虚拟电厂优化调控方法。
[0123]
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
[0124]
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
[0125]
在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
[0126]
为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
[0127]
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算
系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)、区块链网络和互联网。
[0128]
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与vps服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
[0129]
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
[0130]
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

技术特征：
1.一种虚拟电厂优化调控方法，其特征在于，包括：获取至少两个负荷侧资源的基准负荷；根据所述基准负荷确定每两个负荷侧资源之间的调节特性吻合度；对所述至少两个负荷侧资源进行资源聚合，并根据所述调节特性吻合度对预先构建的虚拟电厂进行优化调控。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述基准负荷确定每两个负荷侧资源之间的调节特性吻合度，包括：根据所述基准负荷确定对应的负荷侧资源的调节潜力；根据所述调节潜力和调节时间确定对应的负荷侧资源的调节特性；根据每两个负荷侧资源的调节特性确定两负荷侧资源之间的调节特性吻合度。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每两个负荷侧资源的调节特性确定两负荷侧资源之间的调节特性吻合度，包括：根据第一负荷侧资源的第一调节特性确定在周期点位置的第一调节潜力；根据第二负荷侧资源的第二调节特性确定在周期点位置的第二调节潜力；根据所述第一调节潜力和所述第二调节潜力确定第一负荷侧资源和第二负荷侧资源之间的调节特性吻合度。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述至少两个负荷侧资源进行资源聚合，并根据所述调节特性吻合度对预先构建的虚拟电厂进行优化调控，包括：根据预设聚类算法对所述至少两个负荷侧资源进行资源聚合，形成资源聚合组；构建所述资源聚合组对应的目标函数，根据所述调节特性吻合度求解所述目标函数，形成针对所述资源聚合组的资源调控指令；以负荷侧资源响应潜力的评估结果作为调控范围，在调控范围内根据所述资源调控指令对预先构建的虚拟电厂进行优化调控。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，负荷侧资源响应潜力的评估结果的确定步骤包括：将基于负荷特性的资源响应潜力作为第一评估指标，确定虚拟电厂的第一评估结果；将基于时间尺度的资源响应潜力作为第二评估指标，确定虚拟电厂的第二评估结果。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于负荷特性的资源响应潜力至少包括负荷的响应速度、响应功率、持续时间以及响应时段。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于时间尺度的资源响应潜力至少包括对象参与率、补偿电价差异率、潜力密度以及潜力容积率。8.一种虚拟电厂优化调控装置，其特征在于，包括：基准负荷确定模块，用于获取至少两个负荷侧资源的基准负荷；吻合度确定模块，用于根据所述基准负荷确定每两个负荷侧资源之间的调节特性吻合度；电厂优化调控模块，用于对所述至少两个负荷侧资源进行资源聚合，并根据所述调节特性吻合度对预先构建的虚拟电厂进行优化调控。9.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的一种虚拟电厂优化调控方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的一种虚拟电厂优化调控方法。

技术总结
本发明公开了一种虚拟电厂优化调控方法、装置、设备及存储介质，包括：获取至少两个负荷侧资源的基准负荷；根据所述基准负荷确定每两个负荷侧资源之间的调节特性吻合度；对所述至少两个负荷侧资源进行资源聚合，并根据所述调节特性吻合度对预先构建的虚拟电厂进行优化调控。上述技术方案，解决了现有虚拟电厂集群优化技术难以兼顾优化效果和求解效率的问题，基于资源调控特性计算吻合度并分类聚合，在考虑单个资源特性的同时减少了问题维度，降低了求解难度，降低了控制维度与信息交互量级，同时保证了优化效果。时保证了优化效果。时保证了优化效果。


技术研发人员：鲁斌 王伊晓 陈云辉 曹凌捷 神祥明 潘俊 武天娇 任天宇 吕嘉文
受保护的技术使用者：上海电力设计院有限公司
技术研发日：2023.07.14
技术公布日：2023/10/11